sp_rxPredict

项目
10/16/2024

适用于： SQL Server 2016 (13.x) 及更高版本 - 仅限 Windows

为给定输入生成预测值，该输入由存储在 SQL Server 数据库中的二进制格式的机器学习模型组成。

提供近乎实时的 R 和 Python 机器学习模型评分。 sp_rxPredict 是用C++编写的存储过程，专门针对评分操作进行优化。 sp_rxPredict 是一个包装器，用于：

函数	包装器
`rxPredict` R 函数	- RevoScaleR - MicrosoftML
rx_predict Python 函数	- revoscalepy - microsoftml

必须使用 R 或 Python 创建模型。但是，在目标数据库引擎实例上序列化并存储二进制格式后，即使未安装 R 或 Python 集成，也可以从该数据库引擎实例使用它。有关详细信息，请参阅 SQL Server 中的sp_rxPredict实时评分。

语法

sp_rxPredict ( @model , @input )
[ ; ]

参数

@model

采用受支持格式的预先训练模型。

@input

有效的 SQL 查询。

返回值

返回评分列，以及输入数据源中的任何传递列。

如果算法支持生成此类值，则可以返回额外的评分列，例如置信区间。

注解

若要启用存储过程的使用，必须在实例上启用 SQLCLR。

注意

启用此选项会产生安全影响。如果无法在服务器上启用 SQLCLR，请使用替代实现，例如 PREDICT （Transact-SQL）函数。

用户需要 EXECUTE 对数据库拥有权限。

支持的算法

若要创建和训练模型，请使用 SQL Server 机器学习 Services（R 或 Python）、SQL Server 2016 R Services 、SQL Server 机器学习 Server （独立）（R 或 Python）或 SQL Server 2016 R Server （独立）提供的 R 或 Python 支持的算法之一。

R：RevoScaleR 模型

¹ 个模型还支持使用 PREDICT 函数进行本机评分。

R：MicrosoftML 模型

R：MicrosoftML 提供的转换

Python：revoscalepy 模型

^{rx_lin_mod 1}
^{rx_logit 1}
^{rx_btrees 1}
^{rx_dtree 1}
^{rx_dforest 1}

¹ 个模型还支持使用 PREDICT 函数进行本机评分。

Python：microsoftml 模型

Python：microsoftml 提供的转换

不支持的模型类型

不支持以下模型类型：

在 RevoScaleR 中使用 rxGlm 或 rxNaiveBayes 算法的模型。
R 中的 PMML 模型。
使用其他非Microsoft库创建的模型。
使用包含转换的转换函数或公式的模型，如 A ~ log(B) 实时评分不支持。若要使用此类型的模型，建议在将数据传递到实时评分前对输入数据执行转换。

实时评分不使用解释器，因此在评分步骤中不支持可能需要解释器的任何功能。

示例

DECLARE @model =
    SELECT @model
    FROM model_table
    WHERE model_name = 'rxLogit trained';

EXEC sp_rxPredict @model = @model,
    @inputData = N'SELECT * FROM data';

除了是有效的 SQL 查询之外，@inputData中的输入数据还必须包含与存储模型中的列兼容的列。

sp_rxPredict仅支持以下 .NET 列类型：double、、floatshort、ushort、long、 ulong和string。可能需要先筛选掉输入数据中不支持的类型，然后再将其用于实时评分。

有关相应的 SQL 类型的信息，请参阅 SQL-CLR 类型映射或映射 CLR 参数数据。

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